爆炸荷载对邻近巷道背爆侧裂纹的影响规律

为了探究爆炸应力波对邻近巷道背爆侧隐性裂纹的影响规律,采用爆炸加载透射式动态焦散线系统,进行了试验研究。试验结果表明:在爆炸荷载作用下,邻近巷道围岩中存在裂纹缺陷的背爆侧也成为主要扰动区,且扰动大小与裂纹距巷道距离和裂纹长度有关;当裂纹长度为5 mm,裂纹与巷道间距分别为2,3,4和5 mm时,裂纹扩展过程中动态应力强度因子变化曲线呈现相似的规律,即当裂纹与巷道贯穿后快速增大到第1峰值,然后在峰值上下持续振荡一段时间后减小到0,所不同的是,在峰值上下振荡性变化的持续时间和期间的最大值逐渐减小,最大值依次为1.651,1.572,1.419和1.346 MN/m3/2,这决定了裂纹远端的最终扩展位移对应为25.197,16.378,10.236和5.984 mm,呈逐渐减小的规律;裂纹与巷道间距的存在不仅对裂纹的扩展有一定的延迟作用,而且削弱了作用于裂纹远端的应力波能,并且这种延迟和削弱作用随裂纹与巷道间距的增大逐渐增强。

膨胀波火炮后喷装置流场性能分析

根据膨胀波火炮的工作原理,采用"隔离体"方法分别对系统的后喷装置和发射装置进行单独建模。利用Fluent软件的自定义功能将内弹道程序嵌入到Fluent中进行耦合计算,准确地描述了计及后喷装置动态打开过程的内弹道过程。通过对不同类型的后喷装置流场的计算分析和性能对比,为膨胀波火炮后喷装置结构设计和性能优化提供了理论参考。

膨胀波火炮后喷冲击波流场数值模拟

为研究后喷冲击波流场特性,以确定其危险区域,针对膨胀波火炮排气方式以及后喷冲击波流场的复杂波系特性,建立了三维可压缩Navier-Stokes方程。采用一阶精度的迎风总差分变小格式及自适应网格技术,对某口径膛底排气膨胀波火炮的后喷冲击波流场进行了数值模拟,获得了后喷冲击波的流动规律。结果表明:尽管差分格式的精度为一阶,通过采用自适应网格技术,同样可以获得较高的激波分辨率;同时可以确定冲击波超压的大小,以此确定膨胀波火炮后喷冲击波的安全范围。

爆生气体对邻近硐室背爆侧预制裂纹影响机理

采用动态焦散线实验方法,研究爆炸荷载作用下邻近硐室背爆侧裂纹扩展规律时发现,伴随爆生气体释放出现的弧线型应力集中区是爆生气体引起的主应力差峰值位置,与背爆侧裂纹的扩展有较大的关联。实验研究表明:炸药爆炸后,产生的应力波首先作用于硐室背爆侧裂纹,随后爆生气体产生的准静态应力作用于裂纹,对裂纹的扩展起主要作用,而卸载波主要作用于裂纹扩展后期,使裂纹出现翘曲现象。当弧线型应力集中区接近扩展中的裂纹时,裂纹扩展速度达到峰值,约等于弧线型应力集中区的移动速度,之后,裂纹尖端与弧线型应力集中区的相对距离基本不变,当该应力集中区越过裂纹尖端,裂纹扩展速度逐渐减小,最终止裂。裂纹尖端动态应力强度因子与裂纹扩展速度具有相似的变化规律,峰值动态应力强度因子出现在弧线型应力集中区越过裂纹尖端之前。基于该发现进行的研究证实了爆生气体对邻近巷道裂纹扩展的主导作用,深化了爆炸荷载对邻近巷道影响机理的研究。

深孔爆破装药结构优选数值分析方法及其应用

针对地下深孔爆破采矿过程中常出现的爆破后冲作用严重以及爆破块度不均匀等若干问题,以南方某铅锌矿实际采用的爆破、炸药和岩石参数为基础,采用ANSYS/LS-DYNA对矿山拟采用的不同装药量、不同耦合系数的6种装药结构建立了数值计算模型。通过分析爆炸仿真过程中的Von Mises有效应力信息,结合爆破破岩机制及Mises屈服理论,确定了深孔爆破的最佳炮孔装药结构。现场试验表明,优化的装药结构爆破块度均匀且爆破后冲作用得到有效控制,基本上解决了矿山深孔侧向爆破存在的问题,研究结果为深孔爆破的优化设计提供理论依据和技术支持。

隧道爆破振动的BP神经网络预测及应用研究

以福厦高速公路扩建工程中的大帽山小净距大跨度隧道爆破开挖为背景，应用BP神经网络，建立了小净距隧道掘进爆破振动和速度峰值的预报模型，并成功地应用于该隧道进、出口段掘进爆破振动控制工程实践。分析比较结果表明，BP神经网络预报方法的预测结果与实测值的平均误差为7．16％-10．61％，较传统预报方法的预测精度提高20％以上。研究成果为小净距大跨度隧道爆破振动控制提供了新的预测方法，具有理论及实用参考价值。

基于BP神经网络的凿岩爆破参数优选

为了得到合理的凿岩爆破参数,使用BP神经网络进行优选。经过简化,以炮孔间距和排距作为输入因子,以总炸药单耗作为综合输出因子;通过有限次的爆破正交试验,建立网络学习、训练样本,优选出最佳的网络模型;增加各输入因子水平,组合成预测、优选样本,从而搜索出最优的凿岩爆破参数。以新桥硫铁矿为例,优选出炮孔间距为1.30m,排距为1.10m;预测总炸药单耗为0.4597kg/t,比原炸药单耗(0.8288kg/t)降低44.53%。

浅埋偏压隧道开挖技术

针对密兴路改建工程火郎峪隧道进口段浅埋偏压的特点,提出了调整进洞位置、采用双排注浆小导管超前支护、反压回填施工以及控制爆破振动等一系列施工技术措施,有效控制了隧道拱顶沉降与洞周收敛。监测结果表明,所采用的施工技术措施行之有效,能够保证浅埋偏压段隧道施工的安全。

45m高砖烟囱控制爆破拆除

介绍了城区45m高砖烟囱的控制爆破拆除。根据实践经验,合理选择爆破方案、爆破参数及防护措施。在没有按照常规方法对余留支撑体下部的烟道口进行封堵的前提下,对爆破切口采取一次性起爆。烟囱按照预先设计的方向倾斜、倒塌,倾倒过程中没有发生后坐现象,取得了较好的爆破效果,可为类似工程的设计与施工提供参考。

新桥硫铁矿凿岩爆破参数优化试验研究

为优化新桥硫铁矿的凿岩爆破参数及爆破工艺,开展了系列单孔爆破漏斗试验。根据爆破漏斗试验的结果,选择不同凿岩参数,在新桥硫铁矿W523和W525采场进行了现场工业试验。利用BP神经网络对工业试验结果进行优选,以得到更为合理的爆破参数。综合分析,最终推荐矿山凿岩爆破参数为:炮孔排拒(最小抵抗线)1.1 m,炮孔间距1.3 m,炸药总单耗0.456 7 kg/t。实际应用表明,选择的凿岩爆破参数合理,极大地降低了生产成本。

中深孔爆破在海孜煤矿中硬岩巷道掘进中的应用

在淮北矿业集团海孜煤矿Ⅲ101回风巷中硬岩巷道掘进施工中,通过改变过去的浅孔多循环爆破作业方式,采用楔形掏槽和中深孔爆破技术,提高了炮眼利用率,爆破效果有了很大提高,产生相当可观的经济效益。

爆破振动的BP神经网络预测方法研究

爆破所引起的震动强度在很大程度上具有随机性,它受到众多因素的影响,而且各因素之间存在着极其复杂的非线性关系。运用人工神经网络原理,以孔深、孔数、孔距、最大齐爆药量、总药量和爆源距作为影响爆破振动的主要因素,建立BP神经网络模型1,对爆破振动速度进行预测,并与仅考虑最大齐爆药量和爆源距作为输入量的BP神经网络模型2和萨道夫斯基公式预测结果以及现场监测结果进行了比较。分析结果表明,模型1的预测精度较模型2提高6%以上,较传统方法提高27%以上。

一次性爆破拆除10栋楼房的总体方案设计

介绍了１０栋楼房的一次性爆破拆除方案。采用了楼体内特殊结构先爆玻、小高度切口控制楼房后坐塌落以及有效的防护措施等技术手段，在周边环境特别恶劣的条件下取得较好的爆玻效果。

基于灰色分析和神经网络的爆破振速峰值预测

爆破给国家带来了巨大经济效益、给施工提供便利条件的同时避免不了会带来一些负面效应,为此,如何才能既降低爆破振动危害又保证施工进度,己经成为当前隧道工程界亟待解决的一项重要课题。以北京地铁昌平二期05段岩石隧道爆破为例,通过灰色关联分析法确定了对爆破振速峰值有显著影响的指标和输入变量,建立BP神经网络模型,对爆破振动速度峰值进行预测。将结合了灰色关联分析法的BP神经网络模型预报的结果与神经网络模型、传统方法预测的结果相比,其结果为:萨道夫斯基公式的平均误差为18.86%,萨道夫斯基拓展式为16.57%,BP神经网络的误差为14.61%,灰色关联分析神经网络法仅为8.23%。预测结果表明结合灰色关联分析法并运用BP神经网络对爆破振速峰值预测是可行的。

神经网络参数对地震类型识别的影响

由于震源识别模型判据选取不当或关键参数设置不合理,现有地震辨识模型的性能受到一定制约。为了改善地震类型识别效果,优化反向传播(back propagation,BP)神经网络参数设置,提出了一种经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)多尺度近似熵(multi-scale approximate entropy)判据,并讨论训练函数、激活函数、隐藏层神经元数目与学习速率等网络参数对地震辨识的影响。首先,针对多组天然地震事件及人工爆破事件波形进行关键信息提取与归一化,利用EMD算法提取6个本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)和1个剩余分量(residual),然后分别计算近似熵得到EMD多尺度近似熵向量;再次,设计一系列BP神经网络调参实验,研究BP神经网络参数对地震类型识别的影响。结果表明,训练函数、激活函数、隐藏层数目等参数对地震辨识产生了明显的影响,辨识效果较好的参数组合为:训练函数采用共轭梯度法,输出层激励函数为purelin函数,隐层激励函数为logsig函数,隐层节点数和学习率分别设置为10和0.01,此时的Accuracy、Speed、MSE分别为97.0897%、0.3059 s、0.0382。该研究弥补了神经网络调参和EMD多尺度近似熵判据在震源识别领域的空白,有助于提高与改善地震识别的准确率和稳定性。

白云鄂博铁矿台阶爆破“后排孔”穿爆技术实践

针对白云鄂博铁矿采场台阶爆破区后排断面出现凹槽形和断面预裂的问题,依据利文斯顿爆破漏斗理论,调整后排孔的穿爆技术参数,将后排孔的孔距从9m降到7m,单孔装药量从450kg降到400kg。改进后的后排孔穿爆技术,明显提高爆破质量,爆区后排孔采掘断面规整;后排孔对爆区后方岩体破坏作用降低,振动裂隙减少;爆区后排孔采掘断面预裂缝隙及大块率降低;爆堆后部大块率从20个/万t降低到16个/万t,年节省二次爆破费用约60万元。后排孔穿爆技术改进方案,在保证矿山生产有序高效进行的同时提高了矿山的整体效益,可为其他矿山提供参考。

基于GA-BP神经网络矿岩爆破参数优选

针对BP神经网络方法用于矿岩爆破参数优选存在收敛速度慢、误差相对较高等问题,提出利用遗传算法优化的BP神经网络模型,用于矿岩爆破参数的智能优选。通过具体实例,对采用BP神经网络和改进后的GA-BP神经网络的算法进行对比实验,结果表明优化后的BP神经网络性能得到提高,优化后的爆破参数能取得更好的爆破效果。

基于神经网络的爆破振动速度峰值预报

以广东岭澳核电站二期工程20 m平台和核岛爆破开挖为实例,运用人工神经网络原理,以孔径、孔深、孔距、排距、最小抵抗线、最大单孔药量、最大段药量、堵塞长度、总药量、高程差和爆源距作为影响爆破振动速度的主要因素,建立BP神经网络模型,对质点爆破振动速度峰值进行预测。分析结果表明,运用提出的神经网络预测模型精确度明显高于传统的萨道夫斯基公式。

拆除爆破中正反起爆综合技术的探讨

根据单自由面炮眼装药正、反起爆法中动、静态应力场的特点 ,分析了具有两个相对自由面墙体爆破应力场情况 ,在建筑物拆除爆破工程中综合应用正、反起爆技术 ,提高了拟爆体部位的爆破质量 ,介绍了正、反起爆综合技术的应用方式。

基于BP神经网络不同输入变量的爆破振速预测

以某隧道爆破开挖为实例,利用BP神经网络解决复杂非线性函数逼近问题的能力,以最大段药量、爆心距、爆破分段数、泊松比、岩石基本质量指标作为影响爆破振动速度的主要因素,选取不同维数的输入变量建立BP神经网络模型来预测爆破振动速度。对比分析各组预测值与实测值之间的相对误差,选取合理维数的输入变量建立了爆破振动危害预测的BP神经网络模型。